本書共分為7章，主要內(nèi)容包括緒論、知識圖譜表示學(xué)習(xí)的現(xiàn)有研究綜述、基于超平面機(jī)制的時態(tài)知識圖譜表示學(xué)習(xí)模型、基于張量分解技術(shù)的時態(tài)知識圖譜表示學(xué)習(xí)模型、利用隱式類型信息增強(qiáng)現(xiàn)有靜態(tài)模型的普適性方法、類型增強(qiáng)的時態(tài)知識圖譜表示學(xué)習(xí)模型、總結(jié)與展望。知識圖譜是一種新型數(shù)據(jù)管理模式，對原本分散的多專業(yè)、多來源、多結(jié)構(gòu)的專業(yè)知

本書將數(shù)據(jù)及其描述作為開端，逐漸深入介紹和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的參數(shù)估計、假設(shè)檢驗(yàn)、統(tǒng)計決策與貝葉斯方法、回歸分析、時間序列模型、空間數(shù)據(jù)模型、回歸模型的遷移學(xué)習(xí)及差分隱私統(tǒng)計推斷等知識。此外，結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)際應(yīng)用，書中還講解了回歸模型的遷移學(xué)習(xí)、差分隱私統(tǒng)計推斷等熱門實(shí)用技術(shù)。

本書是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)指南，書中從基礎(chǔ)概念出發(fā)，全面系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)資源管理的原理、方法與技術(shù)。首先，本書在介紹數(shù)據(jù)資源管理的基本概念、發(fā)展歷程、規(guī)劃方法和管理模式等內(nèi)容的基礎(chǔ)上，詳細(xì)論述了數(shù)據(jù)建模方法和治理方法，使讀者對數(shù)據(jù)模型的組成、類型和建模方法及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等有一個基本認(rèn)識；然后，深入講解了

本書以普及數(shù)據(jù)采集與處理基礎(chǔ)知識，培養(yǎng)數(shù)據(jù)采集與處理基本技能與素養(yǎng)為目標(biāo)。全書共分為七個學(xué)習(xí)項(xiàng)目，分別為：電子商務(wù)數(shù)據(jù)概述、電子商務(wù)數(shù)據(jù)采集認(rèn)知、市場數(shù)據(jù)采集、運(yùn)營數(shù)據(jù)采集、產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分類與處理、數(shù)據(jù)視覺化呈現(xiàn)。

混沌作為非線性領(lǐng)域的重要組成部分，針對異階Rabinovich系統(tǒng)的混沌同步控制，分別利用無源控制和滑�？刂评碚搶�(shí)現(xiàn)了異階Rabinovich系統(tǒng)的一種降階同步控制和一種升階同步控制；針對參數(shù)未知的不確定性異階混沌系統(tǒng)的同步控制，提出了兩種混沌同步控制器，包括自適應(yīng)控制器和終端滑�？刂破��；�于自適應(yīng)律方法，估計了系統(tǒng)模

大數(shù)據(jù)導(dǎo)論課程旨在普及大數(shù)據(jù)知識，幫助學(xué)生理解大數(shù)據(jù)的概念及現(xiàn)實(shí)意義，掌握大數(shù)據(jù)的分析、處理和應(yīng)用技術(shù)。本書圍繞大數(shù)據(jù)的基本概念和大數(shù)據(jù)處理的主要環(huán)節(jié)展開，共8章。第1章主要介紹大數(shù)據(jù)的概念和特征、價值和作用、相關(guān)的政策法規(guī)等；第2章主要介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，包括云計算、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)；第3章主要介紹大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

本書講解了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)過程中的各個主要階段及其任務(wù),包括配置管理、基礎(chǔ)運(yùn)維管理、故障管理、性能管理、安全管理、高可用性管理、變更及升級管理、運(yùn)維場景應(yīng)用及服務(wù)資源管理,內(nèi)容全面且翔實(shí),兼具基礎(chǔ)理論知識與運(yùn)維實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),特別是重點(diǎn)介紹了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)維特點(diǎn)及運(yùn)維技能,以保障大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運(yùn)行,更好地支撐大數(shù)據(jù)的

本書主要內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)、大數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)、大數(shù)據(jù)可視化與交互技術(shù)、大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用、大數(shù)據(jù)在智慧城市建設(shè)中的應(yīng)用等方面。本書致力于全面剖析大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心原理、最新進(jìn)展及其在各行各業(yè)中的廣泛應(yīng)用，旨在為讀者

本書稿深入探討了LDA主題模型分析在文本處理領(lǐng)域的創(chuàng)新性應(yīng)用，特別是在通過對文本進(jìn)行詳盡的詞頻統(tǒng)計，提煉出關(guān)鍵詞匯集合后，運(yùn)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，有效揭示并分類文本背后的潛在主題，進(jìn)而精準(zhǔn)抽象出被測文本的核心特征。書中不僅詳盡闡述了LDA主題模型分析在文本分析中的目標(biāo)導(dǎo)向、堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)以及科學(xué)的研究設(shè)計框架，還以某公益救

大數(shù)據(jù)與人工智能是當(dāng)今科技領(lǐng)域的兩個熱門話題。本書是一本大數(shù)據(jù)技術(shù)與人工智能研究方面的專業(yè)著作，全書重點(diǎn)分析了大數(shù)據(jù)技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用，從理論研究出發(fā)，深入研究大數(shù)據(jù)與人工智能之間的關(guān)系，內(nèi)容分別涵蓋了面向大數(shù)據(jù)的人工智能理論發(fā)展，基于人工智能理論的大數(shù)據(jù)處理優(yōu)化建模，人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)處理問題中的應(yīng)用等重要研究